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申请/专利权人：天津医科大学总医院
摘要：本发明提供了一种基于深度学习卷积神经网络的查体辅助系统，包括，采集模块，其被配置为采集初始图像；定位模块，其被配置为从初始图像中识别待检测者；关键点位识别模块，其被配置为识别待检测者的关键点位；查体识别模块，其被配置为根据关键点位的运动轨迹识别待检测者的查体结果。本发明所述的一种基于深度学习卷积神经网络的查体辅助系统，可以加快医生门诊的进行速度，减轻医生负担,对于提升医院运营效率、优化资源配置具有重要意义。
主权项：1.一种基于深度学习卷积神经网络的查体辅助系统，其特征在于，包括：采集模块，其被配置为采集初始图像；定位模块，其被配置为从初始图像中识别待检测者；关键点位识别模块，其被配置为识别待检测者的关键点位；查体识别模块，其被配置为根据关键点位的运动轨迹识别待检测者的查体结果；从初始图像中识别待检测者包括如下步骤：S21、输入初始图像；S22、使用卷积神经网络进行初始图像的特征进行初步提取；S23、利用Inception结构对S22的输出进行处理，进行深度特征编码；S24、将S23的输出送入一个深层残差网络，捕捉更复杂的特征关系；S25、通过全局平均池化层进行空间维度的压缩，将S24得到的特征转换为固定长度的特征向量；S26、利用一个全连接层对特征向量进行分类，通过softmax激活函数识别待检测者。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津医科大学总医院 一种基于深度学习卷积神经网络的查体辅助系统
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